Most of noises from cars or home appliances accompany successive impulsive noise due to repeated operation. A human auditory system is able to perceive the successive impulsive noise as either a set of independent noise or amplitude modulated noise according to its occurrence period. This study is to identify main influence factors on understanding of impulsive characteristics and find most appropriate sound quality metrics to express the successive impulsive noise. To do this, the successive impulsive noises were designed and utilized to perform a listening test for identifying conditions where successive impulsive noise can be recognized to have impulsive characteristics. These results were analyzed with sound quality metrics such as loudness, fluctuation strength, and roughness in order to compare the subjective results with the objective results. Consequently, the results revealed that the successive impulsive noise exhibits impulsive characteristics when its occurrence frequency is less than 50 Hz. It was also observed that roughness and fluctuation strength results are not applicable to express the successive impulsive noise because they heavily depend on the amplitude modulation characteristics. On the other hand, loudness results are considered to be useful as an evaluation factor of the successive impulsive noise through the use of loudness limen because it does not depend on the amplitude modulation characteristics.
The paper examines several classes of probability distributions with heavy tails. An (asymptotic) expression for tail probability needs to be known to understand which class a given probability distribution belongs to. It is usually not easy to get expressions for tail probabilities since most absolutely continuous probability distributions are specified by probability density functions and not by distribution functions. The paper proposes a method to obtain asymptotic expressions for tail probabilities using only probability density functions. Some examples are given to illustrate the proposed method.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.500-504
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1997
본 논문에서는 형태소 그래프를 정의하고 이를 한국어 연속 음성 인식의 결과로서 사용함과 동시에 한국어의 자연어 처리를 위한 지식 표현 방법으로 사용한다. 또한 형태소 그래프를 연속 음성 인식과정에서 효율적으로 생성하는 알고리즘으로서 Tree-Trellis 탐색 알고리즘을 소개한다. 한국어 연속 음성 인식기는 HMM 인식기를 사용하며 탐색 알고리즘 또한 HMM 음소 인식기의 사용을 전제로 한다. 실험 DB로는 한국과학기술원 통신연구실에서 제작한 3000 단어급의 무역상담관련 DB를 사용하였다.
Q-학습은 최근에 연구되는 강화학습으로서 환경에 대한 정의가 필요 없어 자율이동로봇의 행동학습에 적합한 방법이다. 그러나 다개체 시스템의 학습처럼 환경이 복잡해짐에 따라 개체의 입출력 변수는 늘어나게 되고 Q함수의 계산량은 기하급수적으로 증가하게 된다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 다개체 시스템의 Q-학습에 적합한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 제안하였다. 연속적인 Q-학습 알고리즘은 개체가 가질 수 있는 모든 상태-행동 쌍을 하나의 Q함수에 표현하는 방법으로서 계산량 및 복잡성을 줄임으로써 동적으로 변하는 환경에 능동적으로 대처하도록 하였다. 제안한 연속적인 Q-학습 알고리즘을 벽으로 막힌 공간에서 두 포식자와 한 먹이로 구성되는 먹이-포식자 문제에 적용하여 먹이개체의 효율적인 회피능력을 검증하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.381-384
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2006
센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.181-183
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2003
MRI 나 CT 스캔에 의해 생성된 볼륨 데이터는 일반적으로 설러 샘플 지점에서의 이산적인 수치 데이터 일뿐 데이터 상호간의 함수적 연속성은 제공되지 않고 있다. 이러한 데이터로부터 우리가 원하는 임계값(threshold)에 의한 등가면(isosurface)을 렌더링하는 방법은 보통 Marching Cube에서처럼 많은 다각형을 생성해서 렌더링 하는 방법에 의존해 왔다. 그러나 원하는 등가면을 직접 표현할 수 있는 함수가 존재할 경우 많은 양의 다각형을 추출하고 보관해야 하는 시공간적 부담이 없게 된다. 본 논문에서는 각 Cube별로 정의되는 Tri-linear Interpolation 함수를 기반으로 하여 Interval Method 에 의한 등가면 렌더링 알고리즘을 제안한다.
사면 안정 해석은 주로 파괴 활동면의 전단 강도와 발휘되는 전단 강도의 최대비로서 표현되는 파괴활동의 추정을 위해 기존의 고전적인 방법을 사용하거나 이와 유사한 방법등이 사용되어 왔다. 이러한 방법들은 토질에 있어서의 상호 작용력과 그에 따른 전당력 및 사면 활동면의 반복되는 추정등의 가정으로 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 토질전체를 연속체로 규정하고 비선형 유한요소법을 이용한 토질의 실제 응력과 강도를 정확하게 계산하였다. 사면 안정은 점차적 인증력의 증가로서 사면의 붕괴 활동면이 나타나FEo 까지로 해석되었다. 제시된 방법의 세부적인 사항은 예제를 통하여 설명되어 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.51-53
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2000
기존의 진화 연산의 한계를 극복하기 위해서 탐색점 분포 학습 알고리즘(Estimation of Distribution Algorithm)이 부각되고 있다. 탐색점 분포 학습 알고리즘은 데이터의 분포를 파악하고, 파악된 분포를 이용해서 새로운 학습 데이터를 생성하는 일련의 과정을 통하여 최적화 문제를 해결하는 방법이다. 그런데, 기존의 탐색점 분포 학습 알고리즘들은 대부분 이진 벡터값을 가지는 최적화 문제들만을 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 비감독 확률 신경망 모델인 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 학습하여 연속 함수 최적화 문제를 해결하는 방법을 개발하였다. 테스트 함수들에 대해서 실수 표현형을 사용한 유전자 알고리즘과 결과를 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.706-708
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2003
컴퓨터 게임, 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야등에서 환경표현의 기반이 되는 지형의 렌더링 기술은 매우 중요하다. 하지만 지형정보는 일반적으로 방대한 양의 데이터로 구성되어 처리가 쉽지 않다. 지형렌더링을 수행하기 위한 여러가지 기법들 중에 쿼드트리 구조를 기반으로한 연속적 상세단계기법이 있다. 본 논문에서는 쿼드트리 기반의 연속적 상세단계에서 시각 절두체 내에서 렌더링되는 삼각형의 개수를 조절하여 프레임율을 일정하게 유지하는 기법을 제안한다. 이 방법은 인접 프레임간의 일관성을 이용하여 최근 프레임에 가중치를 줌으로써 삼각형의 개수가 급격하게 변하는 것을 막는다.
Exploring distributional patterns of multivariate data is very essential in understanding the characteristics of given data set, as well as in building plausible models for the data. For that purpose, low-dimensional visualization methods have been developed by many researchers along various directions. As one of methods, Kohonen's SOM (Self-Organizing Map) is prominent. SOM compresses the volume of the data, yields abstraction from the data and offers visual display on low-dimensional grids. Although it is proven quite effective, it has one undesirable property: SOM's display is discrete. In this study, we propose two techniques for enhancing quality of SOM's display, so that SOM's display becomes continuous. The proposed methods are demonstrated in two numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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